Neural Amp Modeler 돌리는 오픈소스 기타 이펙터 페달

핵심 요약

• Waveshare ESP32-S3-Touch-AMOLED-2.06 보드 위에 구축한 스탠드얼론 기타 앰프이자 이펙터 페달 CoyoPedal을 공개했다.
• ESP32-S3에서 Neural Amp Modeler A2 캡처를 실시간 처리하고, USB 호스트로 클래스 준수 오디오 인터페이스를 구동하며, TSX로 작성하고 C++로 컴파일한 터치스크린 UI를 갖춘다.
• 동일 펌웨어가 화면이 없는 bare ESP32-S3에서도 구동되며, BOOT 버튼이 풋스위치로 작동한다.
• 웹어셈블리로도 컴파일되어 브라우저에서 별도 설치 없이 시도할 수 있고, 같은 UI와 DSP, 신경 앰프 모델을 실행한다.
• 48 kHz의 23층 8채널 WaveNet을 블록 부동소수점으로 구동하며, 손으로 작성한 Xtensa 커널로 양쪽 코어에 분산 처리하고 64프레임 블록 단위로 처리한다.
• microSD 카드에 원본 .nam 파일을 복사하거나 브라우저 빌드로 폴더를 지정하여 캡처를 로드할 수 있으며, 별도 데스크톱 컨버터 없이 장치 내에서 파싱·검증·준비한다.
• 앰프 전 게이트·컴프레서·코러스·드라이브, 후 디지털 딜레이와 스테레오 스프링 리버브 이펙트 체인을 포함한다.
• 앰프·컨트롤·이펙트 프리셋을 페달에 저장하고, 온스크린 키보드로 이름을 지정하며, 같은 화면에서 튜닝 중 출력이 음소거되는 튜너를 사용할 수 있다.
• Wi-Fi OTA 업데이트, 원격 진단, BLE 발견이 포함된 유지보수 모드를 갖추며, 연주 중 무선이 완전히 꺼진다.
• AMOLED 보드(32 MB 플래시, 8 MB PSRAM)는 기준이고, bare S3R8 모듈(16 MB 플래시)도 지원되며 화면이 없을 때 측정 결과 양쪽 코어 모두 1,333 µs 블록 예산의 91~94%를 사용한다.
• 두 보드 모두 8 MB PSRAM과 USB 호스트로 구동 가능한 ESP32-S3가 필요하며, bare 모듈은 PMIC와 배터리 경로가 없어 호스트 포트 전원을 외부 공급에서 받는다.
• FAT 형식 카드에 루트의 nam 폴더 아래 .nam 또는 .namb 파일을 넣으면(최대 6단계 깊이), 파일명은 127바이트, 파일은 2 MiB 제한 내에서 지원되고, 첫 로드 시 수십 초 걸릴 수 있지만 쓰기 가능 카드에는 검증된 .s3cache 파일로 캐시된다.
• VoLum 라이브러리를 브라우저 빌드와 카드 간에 공유할 수 있고, 브라우저는 폴더 기반 관리로 coyopedal-presets.json 파일을 저장한다.
• Node.js 22.13 이상, Python 3(Pillow·fontTools), C++20 컴파일러, CMake, Emscripten SDK(웹 빌드만)와 Gea CLI가 필요하다.
• GNU General Public License v3.0으로 라이선스되며, 공장 출시 두 캡처는 VoLum의 Diezel Herbert·Ampete One이 MIT 라이선스로 포함된다.